SISTEMA CNN PARA EL DIAGNOSTICO TEMPRANO DE PLAGAS (con IoT) EN EL CULTIVO DE CHILE

Resumen

La inteligencia artificial (IA) está revolucionando varios sectores incluyendo la agricultura. Este artículo presenta un método de detección de plagas mediante el diseño de un sistema conformado por una inteligencia artificial del tipo red neuronal convolucional para la clasificación de la imagen previamente tratada con técnicas de visión por computadora, una aplicación que muestra datos dados por la red neuronal en tiempo real. Así como una plataforma basada en tecnología en la nube para el almacenamiento, seguridad y gestión. El sistema incluye una aplicación que muestra datos en tiempo real y una plataforma en la nube para almacenamiento y la gestión de telemetría. El conjunto de datos para el entrenamiento constó de 600 muestras de datos tomadas en campo. Se realizaron etapas meticulosas de anotación, preprocesamiento, división y aumentación de datos para garantizar la calidad y diversidad de las muestras fotográficas de un cultivo de chiles en Villa Unión, Durango. La evaluación del modelo que se realizó con métricas como precisión, sensibilidad, mostró resultados preliminares con alta precisión en la detección de plagas. Esto ofrece una herramienta verdaderamente útil para agricultores en la detección temprana y el manejo de plagas, potencialmente mejorando la eficiencia del uso de pesticidas y contribuyendo a la sostenibilidad agrícola.